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Pythonではじめる機械学習 決定木のアンサンブル法 - Qiita
はじめに "Pythonではじめる機械学習"の決定木のアンサンブル法(p82~90)の学習記録です。 ・分からなか... はじめに "Pythonではじめる機械学習"の決定木のアンサンブル法(p82~90)の学習記録です。 ・分からなかったコードやドキュメント ・自分にとって理解するのに時間がかかった内容 ・用語の定義 に関する説明を主に記述しています。 参考書を読んでいて容易に理解できたことは記述していません。 2.3.6 決定木のアンサンブル法 アンサンブル法(Ensembles)とは、複数の機械学習モデルを組み合わせることで、より強力なモデルを構築する方法である。 主なアンサンブル法は、ランダンフォレストと勾配ブースティング決定木である。 2.3.6.1 ランダンフォレスト ランダムフォレストとは少しずつ異なる決定木を集めたもの ✳︎p82~p83の説明が全体的に分からなかったので、再読する必要あり。 # In[66] from sklearn.ensemble import RandomForestC
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